《表3 分类性能对比（Salinas)》

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《基于分层引导滤波与最近邻正则化子空间的高光谱图像分类》

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对于Salinas数据集，随机从每组中选择30个样本作为训练，剩余部分用作测试．由表3可见，本文提出的算法的OA，AA和Kappa均明显高于其他算法，且三者均达到了99%．同比其他方法，HGF-NRS分别高出NRS，Gabor-NRS，JCR2，HiFi-We，EPF-G-g约11%，4.6%，3.8%，5%，5%．并且HGF-NRS的各组分类准确率均在90%以上，有着更为稳定的输出．实验数据集Salinas第一主成分Pc与地物真值图如图7的（a）与（b）所示，与表3相对应的分类效果图如图7（c）～(h）所示．